问题：

我有两个文件，一个 .csv 文件和一个 .json 文件，数据截图分别如下：

我的目的是解析这些文件，并将结果统一交由下一个程序块进行处理。

在了解到 pandas 可以解析数据文件（csv、txt、json、xml、excel、html、fwf、spss等），于是选择 read_json 函数和 read_csv 函数分别解析 json 文件和 xml 文件。

但使用 pandas 的函数进行解析后，发现 json 文件和其他类型文件（例如 txt、csv、xml）中日期格式数据（例如 2020-02-01 ）的解析结果类型不一致的问题：

import pandas as pd

def paras_file_json(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        df = pd.read_json(f)
        return df


def paras_file_csv(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        df = pd.read_csv(f)
        return df


def paras_file_xml(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        df = pd.read_xml(f)
        return df


df_json = paras_file_json('data.json')
df_csv = paras_file_csv('data.csv')
df_xml = paras_file_xml('data.xml')
print(df_json['date'].dtype)    # -> datetime64[ns]
print(df_csv['date'].dtype)     # -> object
print(df_xml['date'].dtype)     # -> object

在不涉及解析结果数据类型处理的操作中，这不会有什么问题，因为数据本身没有发生任何变化。
我需要根据解析结果的数据类型进行进一步的操作，如果不解决，实际上也只需要多加一层的类型判断。

原因分析：

一般来说，类似于 pandas 的这些数据处理库会保证数据解析结果的一致性，就可以排除是源码的不同实现结果造成的问题。

更多的情况应该是不同的设置导致的问题，于是仔细研读了 read_json 函数的参数列表，发现两个有意思的参数 convert_dates 和keep_default_dates。

根据该函数文档的说法，convert_dates 和keep_default_dates 两者相互配合来决定是否以及解析哪些类似于日期数据的列。

默认情况下，二者均为 True，实际解析效果如下：

将 '2014-12-12' 解析为 '2014-12-12T00:00:00.000000000'
将 '05:41:45' 解析为 '2022-09-09T05:41:45.000000000'
将 '2008-05-1420:03:48' 解析为 '2008-05-14T20:03:48.000000000'

此时，这些解析结果的数据类型就为 datetime64[ns]。

当我们解析时设置 keep_default_dates=False ，pandas 就不再主动解析这类数据，其解析结果的数据类型就和从其他文件中解析而来的结果一样都是 object 了。

解决：

关闭默认解析日期时间数据即可：

import pandas as pd

def paras_file_json(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        df = pd.read_json(f, keep_default_dates=False)
        return df